利用OpenCV检测轮廓的一般步骤:
①对原图像进行灰度化处理;
②对原图像进行二值化处理;
③检测并提取二值化图像的轮廓;
void cv::findContours(cv::InputArray image, cv::OutputArrayOfArrays contours, cv::OutputArray hierarchy, int mode, int method, cv::Point offset = cv::Point())
void cv::drawContours(cv::InputOutputArray image, cv::InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const cv::Scalar &color, int thickness = 1, int lineType = 8, cv::InputArray hierarchy = noArray(), int maxLevel = 2147483647, cv::Point offset = cv::Point())
# include
# include
# include
cv::Mat src, dst;
int Threshold = 100;
int Thereshold_max = 255;
void Demo_Contours(int, void*){
cv::Mat canny;
std::vector> contours;
std::vector hierachy;
cv::Canny(src, canny, Threshold, Threshold *2, 3, false); // Canny二值化
cv::findContours(canny, contours, hierachy, cv::RETR_TREE, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0,0));
dst.create(src.size(), CV_8UC3);
cv::RNG rng(12345);
for(size_t i = 0; i < contours.size(); i++){
cv::Scalar color = cv::Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)); // 利用随机数生成颜色
cv::drawContours(dst, contours, i, color, 2, 8, hierachy, 0, cv::Point(0, 0));
}
cv::imshow("output", dst);
}
int main(int argc, char** argv){
src = cv::imread("C:/Users/Liujinfu/Desktop/opencv_bilibili/test1.jpg");
if (src.empty()){
printf("could not load image..\n");
return -1;
}
cv::imshow("input", src);
cv::cvtColor(src, src, cv::COLOR_BGRA2GRAY); // 灰度化
// 创建Trackbar
cv::createTrackbar("Threshold", "input", &Threshold, Thereshold_max, Demo_Contours);
Demo_Contours(0, 0);
cv::waitKey(0);
return 0;
}